A Systems Control Approach to Cyber-Physical Security
| Project/Area Number |
23K22778
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| Project/Area Number (Other) |
22H01508 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | The University of Tokyo (2024)
Tokyo Institute of Technology (2022-2023) |
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Principal Investigator |
石井 秀明 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (50376612)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | システム制御 / サイバーセキュリティ / 分散制御 / 分散アルゴリズム |
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| Outline of Research at the Start |
サイバーフィジカルシステム(CPS)の社会的な活用が広まり制御技術の情報化が進む中，セキュリティ面での脅威が急増している．本研究ではITベースの防御では対応困難な攻撃に対して，CPS内の物理システムの特性を考慮し，セキュリティ対策の多層化を目指す．とくに制御工学と計算科学の知見やツールを融合し，近年研究が盛んな制御論的なアプローチを深化させる．計測・制御情報が改ざんや通信妨害に晒された場合にも所望のタスクを達成するレジリエントな制御や検知アルゴリズムを開発する．コアとなるのは，CPSのネットワークへの階層構造の導入である．階層間でセキュリティ情報をフィードバックさせ，より高度な連携を実現する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，CPSセキュリティに関して，悪意性の高い攻撃モデル，レジリエントな分散アルゴリズムや制御法および解析法について，システム全体の性能や安定性を保証するロバストな防御戦略の構築を目標とする．2022年度は主として以下の3課題に取り組んだ．
1. マルチエージェント系のレジリエント合意：本研究の中心課題として外れ値を無視する合意手法を協調制御の種々の課題に適用し，発展させた．(a) ネットワークゲームを通じた最適戦略：上位層として，ネットワーク構造を決定する非協力ゲームを導入し，攻撃・防御プレイヤーの最適戦略を求めた．(b) 分散型最適化への展開： エージェント系が連携して分散最適化のタスクを実行する際のレジリエントな手法を以前より研究しているMSRアルゴリズムをベースに考案した．(c) エージェントのモデル・通信の多様化：マルチホップ通信に基づくレジリエントな合意手法を提案した．
2. 応用分野への展開：(a) 振動子の数理モデルが不均一な場合に得られるクラスター型同期について，達成可能な同期レベルを定量的に解析した．(b) 感染症のSIRモデルをエージェント系に適用し，正常エージェントが相互作用を通じて確率的に異常化する状況を考えた．流行の程度に応じてエージェントは相互作用する近傍数を抑制する．(c) 大規模な送電系統において，センサ情報が改ざん攻撃された場合に対して系統分割に基づくロバストな推定法を適用し，攻撃検知に関する性能を検証した．
上記成果の一部を European Control Conference (7月),IEEE Conference on Decision and Control(12月),自動制御連合講演会(11月）等で発表した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
制御論的アプローチに基づくサイバーフィジカルセキュリティに関して広く研究を進めることができた．さらに，引き続き取り組むべき課題が多くあり，次年度の新たな発展も期待できる．ネットワーク化システムに関連する研究として下記の課題にも取り組み，いくつか興味深い予備的な成果も得ている．
1. レジリエント合意：(i) システム同定や適応制御における重要課題であるパラメータ推定に対する分散アルゴリズムの枠組みの開発に取り組んだ．従来法に比べて，システムに関してより緩い条件下で推定可能となっている．(ii) 異常エージェントとしてネットワーク内を動的に移動する場合を検討した．とくに正常なエージェント間の相互作用に通信制約がある場合を考えた．
2. 応用分野への展開： パルス型通信に基づく振動子ネットワークの同期問題移動型ロボット群によるソース探索問題等の応用課題に対して，レジリエントな制御問題を検討した．いずれの場合も異常エージェント数の上限を既知として，攻撃下においてロバストなアルゴリズムを導出した．
3. 情報改ざん下にあるネットワーク化制御系：遠隔制御下のシステムに対する零ダイナミクス攻撃の影響を考慮した制御法を考えた．この攻撃クラスは検知が困難であることで知られるが，本研究では制御信号が量子化される場合を検討し，システム側および攻撃側の双方の立場で取り得る対策を考えた．とくに開ループ系と閉ループ系の双方の場合について検討を進めた．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究でこれまで進めてきた，サイバーフィジカルセキュリティ対策の研究を引き続き継続すると同時に，新たな方向性の研究も探っていく．上記で研究実績として挙げた課題については発展させ，並行して新たな課題にも取り組み，より高度な制御手法や分散アルゴリズムを開発する．とくに下記の理論的な課題に取り組む予定である．
1. レジリエント合意：コロナ禍において感染症の数理モデルが注目を集めている．ネットワーク内のエージェントが感染症の影響で異常行動を取る場合を考え，その場合に達成し得る合意レベルに関して解析を行う．とくに感染症拡散下における社会的なウェルビーイングの在り方をオピニオンダイナミクスの観点から考える．
2. レジリエントな状態推定：これまで電力システムのセキュリティの課題として分散的な状態推定問題を考えてきたが，静的なケースのみを扱っており，これをシステム論の観点から発展させることを考える．とくに動的なシステムの状態推定問題を考え，提案してきたネットワークの効率的な分割法を活用するアプローチをとる．
3. 情報改ざん下にあるネットワーク化制御系：量子化された零ダイナミクス攻撃について引き続き研究を進める．閉ループ系に対する攻撃の影響解析を行う．
研究成果の発表については，制御工学，分散計算・アルゴリズム等の会議や雑誌へ投稿する．
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Report
(1 results)
Research Products
(21 results)
